下記のシナリオを読んで、3つのディスカッションに参加してください。
動画で学修した内容を参考にして、各ディスカッションでは、「あなたが考える」最良の選択肢を一つ選んでください。最良の選択肢は必ずしも一つとは限りません。選択肢を選んだ後に解説が表示されます。
3つのディスカッションに参加すると、最後に採点結果が表示され、設定基準を超えていれば、モジュールを修了することができます。

Case.9

データセットが完成したので、早速多変量解析を行った例​​

事例

大学病院に勤務している若手医師Aは、教室が参加しているアレルギー疾患の多施設共同レジストリ研究からレジストリデータを手に入れた。​
レジストリデータをもらったあとに、研究テーマを要因XとアウトカムYとの関連と決めて、交絡因子と考えられる因子を入れた多変量解析を行い、有意差が出たので、主任研究者にテーマを提案し、論文執筆の許可を得た。​
論文執筆を開始し、患者背景表に必要な解析をしていたところ、小児対象のレジストリのはずなのに、平均年齢が21歳、出生時体重の平均値が500gなど、データに矛盾があることに気がついた。​​

事例概要
仮説要因XはアウトカムYに関連する
研究デザイン多施設前向きコホート研究
対象適格基準:アレルギー疾患のある小児
評価項目(アウトカム)アウトカムY

<ディスカッション 1>

このような状況において、どのような問題が考えられるでしょうか?

 
 
 
 
 

<ディスカッション 2>

このような状況に対し、どのような対応が考えられるでしょうか?

 
 
 
 

<ディスカッション 3>

今後このような状況を予防するためには、どのような対策が必要でしょうか?

 
 
 
 

Question 1 of 3